获取独家产品信息,尽享促销优惠!立即订阅,不容错过
* 限···时··优惠
过去在 HCI 领域的研究已经产生了许多评估交互系统可用性的程序。在这些程序中,人们倾向于忽略用户的特征、上下文的各个方面以及任务的特殊性。建立一个包含这些特征的凝聚模型并不是一件容易的事情。在人为因素中,一个被大量引用的概念是人类的心理负荷。对它的评估是预测人类表现的基础。尽管可用性和心理负荷有多种用途,但对它们之间的关系的探索却不多。这项实证研究的重点是 I)对这种关系的研究和 II)对这两个概念对人类表现的影响的研究。进行了一项用户研究,参与者在三个流行的网站上执行一组信息搜索任务。对可用性和心理负荷进行了深入的相关性分析,分析了任务、用户和客观任务表现类别 (I)。基于不同的学习策略,采用了多种监督机器学习技术来构建模型,旨在预测任务表现类别 (II)。研究结果有力地表明,可用性和心理工作量是两个不重叠的结构,它们可以联合使用来大大提高对人类表现的预测。